SiLU是一种激活函数,可以增强模型的非线性拟合能力,从而改善模型的泛化能力。具体来说,SiLU激活函数比传统的激活函数(如ReLU)更加平滑和连续,这使得模型在训练过程中更容易学习到复杂的模式和规律。另外,SiLU还可以缓解梯度消失问题,使得模型更容易优化。因此,使用SiLU激活函数可以提高模型的泛化能力,使其在未见过的数据上表现更好。
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